Tecnologia digital em Ciências da Reabilitação

• Capacitar profissionais das ciências da reabilitação para a utilização crítica e científica das novas tecnologias e inteligência artificial no apoio à prática clínica
• Promover a atualização de conhecimentos e a integração da inovação no planeamento e execução dos programas de reabilitação
• Estimular a ligação entre o meio académico, o setor clínico e as empresas tecnológicas, reforçando a transferência de conhecimento
• Contribuir para o desenvolvimento de projetos de investigação aplicada e soluções tecnológicas nas ciências da reabilitação

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A Pós-Graduação destina-se a indivíduos com formação universitária na área das Tecnologias e/ou Ciências da Saúde, Engenharia Biomédica ou áreas afins, nomeadamente:

• Profissionais das ciências da reabilitação que pretendam integrar tecnologia na sua prática clínica
• Especialistas e técnicos de saúde interessados em compreender o impacto da inteligência artificial, sensores, wearables e plataformas digitais na avaliação, tratamento e monitorização dos seus utentes
• Engenheiros biomédicos, profissionais de tecnologias da saúde ou áreas tecnológicas que desejem atuar na interseção entre inovação digital e reabilitação funcional
• Responsáveis clínicos e gestores de unidades de saúde que pretendam liderar a modernização dos serviços através de soluções digitais baseadas em dados objetivos
• Jovens profissionais e recém-licenciados motivados por construir uma carreira sólida e diferenciadora na área da saúde digital e reabilitação tecnológica

Módulo 1 – Fundamentos das Tecnologias de Avaliação e Monitorização na Reabilitação

• Princípios teóricos sobre sensores químicos e bioquímicos: lactato; glucose; eletrólitos; pH; cortisol; inflamação; oxigénio e óxido nítrico
• Princípios teóricos, instrumentação e protocolos de aquisição de sinal em atigrafia (sensores inerciais), estabilometria (sensores de pressão), dinamometria (sensores de força), eletrocardiografia, eletromiografia, eletroencefalografia, impedância elétrica, resposta galvânica da pele, espirometria, pletismografia, fotopletismografia e espectroscopia no infravermelho próximo (smO2 e fNRIS)
• Princípios teóricos, instrumentação e protocolos de aquisição de imagem em imagem ótica e vídeo, termografia, ultrassonografia, imagem por ressonância magnética, telerradiografia, tomografia computorizada, imagem nuclear

Módulo 2 – Processamento de Sinal e Imagem na Reabilitação

• Pré-processamento de sinal: remoção de artefactos, filtragem digital, normalização, segmentação, amostragem
• Análise temporal: estatística descritiva, deteção de eventos, correlação
• Análise espectral: transformada de Fourier e espectrogramas, densidade espetral de potencia, transformada de ondeletas e periodogramas
• Análise não-linear e medidas de complexidade: entropia, dimensão de fractalidade, análise de variabilidade, caos
• Pré- e pós-processamento de imagem: redução de ruído e realce, registo, segmentação, parametrização
• Fusão de dados

Módulo 3 – Inteligência Artificial e Modelação em Saúde

• Modelos e o processo de modelação – relevância e aplicações em reabilitação
• Criação e formulação de modelos
• Machine learning: princípios básicos, algoritmos, métricas de desempenho, extração e seleção de atributos. Aprendizagem supervisionada, não-supervisionada e por reforço
• Modelação de modelos fisiológicos com algoritmos de Machine learning
• Introdução a algoritmos de deep learning
• Aplicações de machine learning e deep learning ao processamento de sinal e imagem
• Fundamentos de Inteligência Artificial (IA) aplicada à saúde e reabilitação
• Processamento de sinais e imagens biomédicas com IA (ex: EMG, marcha, postura)
• Aplicações de IA na reabilitação: predição de evolução funcional, personalização de programas de reabilitação
• Análise de grandes volumes de dados clínicos e fisiológicos (Big Data) para suporte à decisão
• Estudo de casos com dados de sensores wearable e plataformas de telereabilitação

Módulo 4 – Biometria Digital aplicada à Reabilitação

• Conceitos fundamentais de biometria aplicados à saúde e reabilitação
• Biomarcadores digitais: instrumentos (smartphones, wearables e invisibles), tipos de biomarcadores e aplicações
• Digital Twins e Fisiologia da Reabilitação
• Parâmetros biométricos quantitativos: parâmetros bioquímicos, frequência cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura, entre outros
• Aplicações práticas da biometria no controlo do esforço, recuperação e gestão de carga
• Integração de dispositivos biométricos digitais no processo clínico
• Análise crítica da fiabilidade e validade dos dispositivos biométricos disponíveis no mercado
• Interpretação de dados biométricos para suporte à tomada de decisão clínica
• Casos práticos com análise de outputs biométricos em diferentes contextos clínicos e desportivos

Módulo 5 – Fundamentos das Tecnologias de Intervenção em Reabilitação

• Robótica aplicada à reabilitação: sistemas robóticos de treino de marcha e do membro superior; exosqueletos e próteses ativas
• Impressão 3D e modelação: ortótese e próteses personalizadas, desenho, concepcão, simulação e otimização (tensão de Von Mises, deslocamento, fator de segurança), fabrico
• Realidades virtual, mista e aumentada: imersão, gamificação e reabilitação motora e cognitiva
• Ultrassons em reabilitação: convencional, focalizado de elevada intensidade, neuromodulação
• Hipertermia e hipotermia em reabilitação
• Oxigenoterapia e terapia com gases em reabilitação

Módulo 6 – Biomecânica Aplicada à Reabilitação e Performance

• Princípios da biomecânica linear e angular aplicados à reabilitação
• Cadeias cinéticas: conceitos, avaliação e implicações clínicas
• Força, potência e velocidade como variáveis de interesse clínico e desportivo
• Aplicação de plataformas de força e sensores inerciais na análise biomecânica
• Biomecânica de lesões musculoesqueléticas mais frequentes (ombro, joelho, tornozelo, coluna)
• Interpretação biomecânica da marcha, corrida e gestos desportivos
• Instrumentação biomecânica no contexto clínico: softwares de modelação e análise de movimento
• Aplicações práticas com casos clínicos e desportivos

Módulo 7 – Análise do Movimento e Avaliação Funcional Digital

• Fundamentos da análise tridimensional do movimento humano
• Introdução aos sistemas de captura de movimento: óticos (ex: Vicon), inerciais (IMUs) e híbridos
• Protocolos de avaliação funcional digital em contexto clínico e desportivo
• Parâmetros temporais e espaciais do movimento: amplitude, velocidade, aceleração e variabilidade
• Reconhecimento e correção de padrões de movimento alterados
• Integração da análise do movimento com dados fisiológicos e neuromusculares
• Interpretação clínica de relatórios biomecânicos e de movimento
• Ferramentas digitais emergentes (ex: análise por inteligência artificial/aprendizagem automática em vídeo)
• Estudo de casos: retorno à atividade após lesão, avaliação pré-temporada, controlo motor e reeducação funcional

Módulo 8 – Neuromodulação aplicada à Reabilitação

• Cognição motora
• Biofeedback e neurofeedback
• Biofotomodulação
• Interfaces Cérebro-Computador (BCI)
• Estimulação elétrica funcional (FES), estimulação mioelétrica (SEM/NMES), estimulação elétrica nervosa transcutânea (TENS)
• Técnicas de neuroestimulação elétrica (tES) e magnética (TMS) do sistema nervoso central
• Sinergias entre estratégias em neuroreabilitação motora

Módulo 9 – Ética e Regulamentação de Dispositivos Médicos em Reabilitação

• Regulamentação e procedimentos de especificação, desenho, teste e análise de dispositivos médicos
• Controlo dos processos de produção e de manutenção
• Propriedade intelectual
• Tendências emergentes e o futuro dos dispositivos médicos em reabilitação
• Considerações éticas, políticas de privacidade e segurança de dados

Módulo 10 – Telerreabilitação e Plataformas Digitais em Saúde de Precisão

• Plataformas de fisioterapia digital e de telerreabilitação: análise de mercado, conceção, sensores, arquitetura de software, protocolos, operação e diferenciação clínica
• Gamificação e exergames

Módulo 11 – Empreendedorismo, Inovação e Desenvolvimento de Negócio

• O Método de Alex Osterwalder – Business Model Canvas e Value Proposition Canvas
• Emprego versus negócio. Empreendedorismo versus TTC. A indústria vs a Universidade. Conceitos e definições base. Ferramentas de gestão e técnico-científicas
• A valorização económica do conhecimento técnico-científico
• Inovação e o processo de desenvolvimento de novos produtos
• O Cliente, o Utilizador e o Influenciador
• Conceito de valor na exploração/comercialização de novos produtos
• Avaliação da atratividade de oportunidades de negócio: Curvas de valor
• Testar e Validar Hipóteses: Estratégia e Ferramentas
• Comunicação com o cliente
• Análise de Mercado. Análise da Indústria
• Debates sobre temas da atualidade
• Parcerias
• Tipos de modelos de negócio
• Principais fontes de Custos. Fontes de receita. Projeções financeiras
• Fontes de capital: 3Fs, business angels, capital de risco, banca: Risco versus benefícios
• Como se abre uma empresa, afinal?
• Plano de Acão: objetivos – pressupostos – milestones
• Marketing: Introdução e ferramentas
• O valor da minha ideia
• Proteção da propriedade intelectual/patentes. O código de PI da ULisboa
• Comunicação efetiva: A arte de comunicar ciência

Módulo 12 – Projeto Final Aplicado

• Desenvolvimento de projeto final integrativo dos conteúdos das UC lecionadas durante o curso

A metodologia usada na Formação (Ensino/Aprendizagem) tem como principal objetivo estimular o pensamento crítico e a procura de soluções baseadas em tecnologia digital mediante situações concretas em reabilitação. Segue, assim, um método “”expositivo-participativo”” com o incentivo à participação dos Formandos, incluindo:

• discussão, análise crítica e aplicação de conceitos a problemas e casos concretos na área da reabilitação
• desenvolvimento de soluções mediante problemas propostos em grupo ou individualmente

A avaliação de conhecimentos será feita por cada módulo, podendo incluir:

• componentes individuais, tais como exame escrito ou desenvolvimento de artigo científico
• componentes de grupo, na forma de relatórios, trabalhos e apresentações orais, para estimular o trabalho colaborativo

• 6ª feira, 17h – 21h – online
• Sábados, 9h – 18h – online, com 1 sessão presencial por mês, em Ciências U-Lisboa (calendário a definir)

Informação adicional de calendário:

• 31 janeiro 2026 – Apresentação oficial presencial da Pós-Graduação
• 6 fevereiro 2026 – Início das aulas
• Fevereiro a julho 2026 – Período de aulas
• Agosto – dedicado ao Projeto Final Aplicado com sessões de mentoria
• Setembro – Apresentação dos projetos e conclusão do Programa

• Taxa de inscrição (em caso de candidatura ser aceite): 250€
• Propina: 3.500€
  • Pronto pagamento
    • Inscrição até 31 de dezembro Desconto de 5% na propina (ficando o valor da propina em 3.325€)
    • Inscrição após 1 de janeiro – mantém-se a totalidade da propina (3.500€)
  • Pagamento faseado
    • 1ª prestação paga até 30 janeiro: 700€
    • 2ª à 8ª prestações pagas até dia 15, de fevereiro a agosto 2026: 400€